Статистический анализ взаимосвязи в Excel

Зачем в этой работе мы делаем зарисовку? При любых вычислениях нужно уметь ЗАРАНЕЕ ОЦЕНИВАТЬ и МЫСЛЕННО ПРЕДСТАВЛЯТЬ себе будущие результаты. Тогда сразу будут видны ГРУБЫЕ ОШИБКИ. И эти ошибки можно будет сразу же выявить и исправить. Ну а ошибки будут всегда.

Если не оценивать будущий результат, то можно легко сказать: «Это компьютер так посчитал». Проблема в том, что исходные данные вводит человек и результаты будет использовать тоже человек. Программу тоже написал человек, и не один. Поэтому ОТВЕТСТВЕННОСТЬ за результаты расчётов несёт не компьютер, а человек.

Зарисовка нелинейной функции

Вторая часть задания — это нелинейная функция второго порядка. Варианты заданий приводятся в таблице. Другие названия: квадратичная функция, парабола — см. формулу.

Уравнение параболы можно записать разными способами, поэтому нужно следить за тем, в каком порядке расположены члены уравнения.

Уравнение параболы

В первом примере степени аргумента расположены по убыванию. Во втором — по возрастанию. Как записать уравнение — не так важно. Главное — правильно прочитать те результаты, которые нам выдаст программа.

На новом листе отчёта опишем свой вариант задания. Напомним, что мы в качестве примера рассматриваем нулевой вариант.

Пределы изменения факторного признака: от 1000 до 3000.

Уравнение функции:

y = 7000 — 7 · x +0,002 · x² +200 · e

Коэффициенты уравнения:

a₀ = 7000

a₁ = — 7

a₂ = 0,002

s = 200

Коэффициент при случайной составляющей E обозначим буквой S, поскольку он определяет значение «сигмы».

Чтобы сделать зарисовку параболы, нужно определить два основных момента.

Вначале определим знак старшего коэффициента при второй степени фактора a₂. Если коэффициент a₂ положителен, то ветви параболы напрaвлены вверх. И наоборот.

В нулевом варианте старший коэффициент равен

a₂ = 0,002.

Коэффициент положительный, следовательно ветви параболы смотрят вверх.

Затем определим положение вершины параболы.

Вершина параболы

Докажите справедливость формул для нахождения координат вершины параболы, приравняв первую производную функции к нулю. Затем подставьте полученное значение х

₀ в уравнение параболы и упростите выражение.

Подставляем наши коэффициенты и находим координаты вершины — см. формулы.

Координаты вершины

Далее определим значения функции на границах диапазона значений — см. формулы.

Крайние значения

И наконец добавляем границы случайного разброса по «правилу трёх сигм». Сигма в нулевом варианте равна 200, соответственно, три сигмы равно 600. Добавляем и отнимаем 600 в каждой из трёх точек — см. формулы.

Делаем зарисовку и вставляем в отчёт, как описано в предыдущем выпуске. Цель этого упражнения — представить общую форму графика, а не демонстрировать художественный талант или способности к черчению.

Зарисовка

Исходные данные

Сгенерируем исходные данные — значения двух переменных x и y — в соответствии c вариантом задания. В качестве примера разбираем нулевой вариант. Используем функцию

Random Number Generation

Генерация случайных чисел

надстройки

Data Analysis

Анализ данных.

Подробности использования генератора мы уже описали в предыдущей работе. Числа округляем до целых.

Создаём столбец случайных чисел X.

Распределение — Равномерное

Левая и правая границы — 1000 и 2000.

Начальное состояние — 1234. Можно взять любые другие числа, но их нужно зафиксировать в отчёте, чтобы не использовать второй раз.

Настройки генератора

Полученные значения X округляем до целых и записываем в другой столбец. Для округления используем функцию

ROUND (number, num_digits)

ОКРУГЛ (число; число разрядов).

Обратим внимание, что в английской версии аргументы функции разделяют ЗАПЯТОЙ, а в русской — ТОЧКОЙ С ЗАПЯТОЙ. Причина в том, что в английской версии десятичный разделитель целой и дробной частей — точка, а в русской — запятая.

Пример результата генерации данных и округления можно видеть на рисунке ниже. В дальнейшей работе используются именно округлённые значения X и Y.

Сгенерированные данные

Вспомогательная случайная составляющая E поможет нам сформировать случайный разброс вокруг линии. Она имеет нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием и единичным стандартным отклонением. Значения E следует сгенерировать в отдельном столбце с ДРУГИМ начальным состоянием генератора.

Программный генератор случайных чисел на самом деле создаёт ПСЕВДОСЛУЧАЙНЫЕ числа. Другими словами, они только кажутся случайными. Если задавать одно и то же начальное состояние генератора, мы получим одну и ту же последовательность «случайных» чисел.

Проведём опыт и убедимся, к чему приводят одинаковые настройки генератора. Сгенерируем столбцы Х и Е с одинаковым начальным состоянием генератора: 1234. Результат — на рисунке слева. Теперь сгенерируем Х и Е с настройками 1234 и 5678. Результат показан справа.

Влияние начального состояния